마케팅의 AI: 우리 눈앞에서 마케팅이 진화하는 방법

인공 지능은 수십 년 된 기술입니다. 그리고 오랫동안 우리는 그것을 미래의 기술이라고 불러왔습니다. 그러나 미래는 여기에 있습니다. 여러 산업에서 AI에 주목하고 다양한 작업에 AI를 채택하고 있습니다. 오늘은 마케팅에서의 AI에 대해 이야기해보겠습니다.

마케팅에 인공 지능을 활용하는 것은 새로운 개념이 아닙니다. 이 기술은 한동안 분석 및 기타 백엔드 작업에서 기교를 입증해 왔습니다. 그러나 AI가 여러 프런트엔드 작업에서도 적극적으로 사용되고 있는 것은 최근의 일입니다. 기계는 이제 마케팅의 중요한 요소인 창의성을 모방하는 방법을 배우고 있습니다.

이 블로그에서는 브랜드가 AI의 잠재력을 활용하여 일상적인 마케팅 작업을 개선하는 다양한 방법에 대해 이야기합니다.

마케팅 분야의 AI – 투자 가치가 있는 이유는 무엇입니까?

전환이 쉽지 않습니다. 신기술과 관련된 전환은 특히 압도적입니다. 따라서 마케팅에서 AI 사용과 관련된 이러한 전환에 적응하는 것을 고려해야 하는 몇 가지 이유에 대해 이야기해 보겠습니다.

• 2020년 McKinsey & Company의 설문 조사에서 응답자의 약 79%가 AI를 마케팅 및 영업에 효과적으로 통합함으로써 비즈니스 수익을 크게 높일 수 있다고 보고했습니다. 그리고 지난 2년 동안 이러한 인식에 찬성하는 많은 일이 일어났습니다.
• 마케팅 분야 AI의 시장 가치는 2021년 158억 4천만 달러였으며 2028년에는 1075억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 7년 만에 약 7배 증가! 이는 AI가 마케팅 영역에서 진화하는 빠른 속도를 보여줍니다.
• 이메일 마케팅에서 AI를 사용하는 것에 대한 Statista의 2018년 설문 조사에 따르면 CTR이 13.44% 개선되고 수익이 41% 증가한 것으로 나타났습니다. 이메일 마케팅 담당자는 이러한 클릭률을 높이는 데 어려움을 겪고 있으므로 AI가 도움이 될 수 있다는 것을 알고 있으므로 투자할 가치가 있는 기술이라고 생각하지 않습니까?

위의 데이터에서 볼 수 있듯이 AI는 꽤 오랫동안 파급 효과를 만들어 왔습니다. 그리고 모든 곳의 마케팅 담당자는 이를 최대한 활용하는 방법에 대해 궁금해합니다.

결국, 좋은 마케팅 전략은 고객이 선호하는 트렌드인 경우 새로운 트렌드를 이해하고 적응하는 것입니다. 지금쯤이면 소비자들도 AI에 대해 많이 이야기하고 있다는 사실을 이미 알고 계실 것입니다. 따라서 그들은 경험을 향상시키는 최신 기술을 갖춘 비즈니스에 더 관심을 갖는 경향이 있습니다.

이제 중요한 질문입니다. 마케팅에서 AI를 어떻게 사용합니까? 알아 보자.

브랜드가 마케팅에 AI를 활용하는 5가지 방법

1. 동적 가격 책정을 위한 AI 사용

마케팅의 4P를 선택하든 마케팅의 7P를 선택하든 상관없이 가격 책정에는 특별한 위치가 있습니다. 어떤 면에서 제품 가격은 종종 제품 가치의 지표로 간주됩니다. 사람들은 쇼핑하는 동안 약간의 돈을 절약하려고 할 수 있지만 소비자는 저렴한 제품을 구매하는 것에 대해 회의적입니다. 결국, 지불한 만큼 얻는다는 일반적인 개념이 있습니다.

동시에 사람들은 항상 모든 제품에 엄청난 돈을 쓸 준비가 되어 있지 않습니다. 따라서 브랜드의 가격 책정 전략은 제품 범주, 수요, 시장 동향 등을 포함한 다양한 요인에 따라 달라집니다.

가격 책정 전략에 관해서는 설정하고 잊을 수 없습니다. 실시간 시장 변화와 수요 변동에 기반한 실시간 조정은 예상 이익 마진을 유지하면서 더 많은 고객을 유치하는 최상의 가격 모델을 만드는 데 도움이 됩니다. 그리고 이를 위해 인공 지능은 효과적인 도구가 될 수 있습니다.

Amazon은 AI 기반 동적 가격 책정 모델로 알려진 가장 인기 있는 브랜드 중 하나입니다. AI는 아마존 위시리스트에 있는 항목의 가격이 끊임없이 변하는 이유입니다. 최근 판매자는 이 전자상거래 시장에서 경쟁을 따라잡기 위해 동적 가격 책정을 사용하고 있습니다. 이를 통해 Amazon은 경쟁사 가격을 포함한 다양한 매개변수를 고려하고 즉시 가격을 변경하여 판매를 늘릴 수 있습니다.

2. AI 카피라이팅

카피라이팅의 AI는 꽤 오랫동안 소셜 미디어에서 유행하는 주제였습니다. 그리고 ChatGPT가 소개되었을 때 이 주제는 탄력을 받았습니다. 사람들은 ChatGPT가 광고 카피, 소셜 미디어 캡션 및 기타 카피라이팅 작업을 생성할 수 있는 속도에 놀라움을 금치 못합니다.

OpenAI AI Text Classifier와 같은 도구는 AI가 생성한 텍스트를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. Google과 같은 검색 엔진도 항상 AI 생성 텍스트를 선호하는 것은 아닙니다. 따라서 디자인에 AI를 사용하는 것과 유사하게 카피라이팅에 AI를 사용하기로 선택한 경우 아이디어를 생성하는 도구를 사용하되 브랜드의 풍미를 추가해야 합니다. 이것이 텍스트를 더 인간적이고 브랜드에 맞게 유지하는 방법입니다.

카피라이팅에 AI를 사용하는 것이 어떤 것인지 알고 싶습니까? 예를 들어 보겠습니다.

카피라이터인 Jean-Baptiste Le Divelec은 크리에이티브 분야에서 AI와 그 잠재력을 실험하는 것으로 유명합니다. 그의 실험 중 하나는 Nike의 광고 및 마케팅 데이터에서 얻은 7년 분량의 데이터로 인공 신경망을 훈련시킨 것입니다. 브랜드의 많은 캠페인과 브랜드 아이덴티티 데이터를 기반으로 AI는 브랜드의 축가를 생성할 수 있었습니다.

여기서의 아이디어는 나이키 브랜드와 일치하는 영감을 주는 무언가를 만드는 것이었습니다. 위의 비디오에서 볼 수 있듯이 생성된 카피가 완벽하지는 않지만 강력한 단어와 다른 많은 Nike 광고와 일치하는 카피의 여러 키워드로 Nike 광고로 쉽게 통과할 수 있습니다.

3. 마케팅 그래픽을 위한 디자인의 AI

Midjourney 및 DALL-E와 같은 AI 디자인 도구는 몇 초 만에 아트웍을 생성할 수 있다는 헤드라인을 장식하고 있습니다. 이러한 이미지 생성기는 텍스트 프롬프트를 받아 즉시 이미지를 생성할 수 있습니다. 시각적 스타일 정의에서 색상 및 장면에 이르기까지 여러 가지 방법으로 이미지를 조정할 수 있습니다. 그것은 모두 당신이 사용하는 프롬프트에 달려 있습니다.

이러한 AI 도구 중 일부는 사용이 매우 간단하고 결과를 빠르게 생성할 수 있습니다. 그렇다면 이러한 AI 디자인 도구를 마케팅에 어떻게 활용할 수 있을까요?

• AI 생성 모델은 광고에 등장할 수 있습니다.
• 프로모션 그래픽에 사용할 아이콘이나 배경 사진 및 장면과 같은 특정 디자인 요소를 생성할 수 있습니다.
• AI로 생성된 디자인은 특정 캠페인에 대한 영감의 원천이 될 수 있습니다.
• 시각적 스타일의 변형을 생성하여 결과를 비교하고 목표에 적합한 것을 찾는 데 사용할 수 있습니다.

김프 팁: AI 디자인 도구는 다양한 스타일을 생성할 수 있지만 그래픽 디자인 팀이나 DIY 디자인 도구와 협력하여 브랜드 아이덴티티와 캠페인 목표를 포착하기 위해 모든 것을 통합해야 합니다. 그리고 이것이 브랜드 그래픽 작업을 담당하는 지정된 디자인 팀이라면 디자인이 더 일관되고 브랜드 이미지를 효과적으로 구축하는 데 도움이 됩니다.

4. 콘텐츠 개인화를 위한 AI

틈새 시장의 키워드를 기반으로 콘텐츠를 만들고 게시하고 트래픽을 기대할 수 있는 시대는 지났습니다. 예, 키워드는 여전히 콘텐츠 제작에 매우 유효합니다. 그러나 이러한 키워드를 식별하는 방법은 더 이상 동일하지 않습니다.

요즘 콘텐츠 소비자들은 양보다 질을 우선시합니다. 매일 게시되는 여러 게시물이 있는 블로그를 구독하는 대신 매주 유익하고 매력적인 블로그가 몇 개만 있는 블로그를 구독할 수 있습니다. 소셜 미디어도 마찬가지입니다. 소비자는 귀하가 매일 여러 번 게시할 것을 기대하지 않습니다. 대신 게시하는 모든 내용은 브랜드와 명확하게 연결되어야 하며 고객을 위한 가치를 창출해야 합니다.

아이디어는 간단합니다. 검색 알고리즘과 소셜 미디어 알고리즘에 의해 순위가 매겨진 콘텐츠를 만듭니다. 그러나 이러한 알고리즘은 최종 사용자를 위해 콘텐츠를 개인화하는 것을 목표로 합니다. 따라서 소비자를 위해 콘텐츠를 최적화하면 알고리즘에 대해서도 자동으로 최적화됩니다.

왜 우리는 이 모든 것에 대해 이야기하고 있습니까? AI는 콘텐츠 제작 및 콘텐츠 전달을 최적화하는 데 도움이 되는 가장 효과적인 자산 중 하나이기 때문입니다.

Netflix는 이것이 어떻게 가능한지 보여줍니다. 사람들이 Netflix에서 시청하는 것의 약 80%가 그들이 보는 콘텐츠 추천에서 온다는 사실을 알고 계셨습니까? Netflix의 추천 알고리즘은 일반적으로 기계 학습 및 AI를 사용하여 콘텐츠 최적화를 제공하는 가장 좋은 예 중 하나입니다.

실제로 Netflix는 사람들이 시청하는 콘텐츠의 종류를 이해하기 위해 기계 학습을 사용해 왔으며 영화 및 TV 프로그램을 포함한 원본 콘텐츠는 이 데이터를 기반으로 합니다. 그렇기 때문에 많은 Netflix 원본이 소셜 미디어에서 많은 관심을 받는 것을 볼 수 있습니다.

Statista에 따르면 거의 42%의 마케팅 담당자가 인공 지능을 사용하여 고객에게 제공되는 콘텐츠를 개인화합니다. 그리고 당신도 그래야 합니다!

5. 더 나은 고객 상호 작용을 위한 AI

마케팅은 제품과 서비스를 홍보하는 것 이상입니다. 리드를 고객으로 전환하고 기존 고객을 유지하는 경험을 제공하는 것입니다. 더 나은 통신 품질을 위한 뉴스레터 개인화에서 고객 상호 작용 모듈에 관련성과 속도 통합에 이르기까지 AI 기술을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

IBM의 Watson 기술은 AI가 소비자와 더 나은 대화를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주는 좋은 예입니다.

ABN AMRO Bank NV는 뛰어난 자연어 처리 기능을 갖춘 AI 기반 대화형 모델인 IBM Watson 기술을 사용합니다. 이 기술을 기반으로 은행이 사용하는 대화형 AI 플랫폼은 애나(Anna)라고 불리며 연간 100만 건 이상의 고객 대화가 이루어지고 있다.

고객 문의에 자동으로 응답하는 챗봇에 대한 아이디어는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 강력한 AI가 통합되어 있어 대화에 사람의 손길이 가미되고 답변이 고객에게 더 적합하고 유용합니다. 또한 필요할 때마다 고객을 올바른 지원 팀으로 안내합니다. 이러한 모든 노력은 고객 서비스 작업 부하를 줄이는 동시에 고객 쿼리 해결을 위한 TAT를 단축하는 데 도움이 됩니다.

전 세계 마케터의 약 90%가 고객 상호 작용을 개선하기 위한 수단으로 AI를 사용하고 있습니다. 따라서 고객 서비스는 브랜드가 인공 지능을 통합하여 큰 차이를 만들 수 있는 영역 중 하나입니다.

비즈니스 마케팅에서 AI의 힘 활용

보시다시피 마케팅에서 AI의 가능성은 무궁무진합니다. AI가 일자리를 대신하고 기존 인력의 생산성을 향상시키기 위해 기술을 채택하는 전형적인 관행에 종지부를 찍을 때입니다. 마케팅의 AI, 디자인의 AI, 실제로 AI가 상당한 발전을 이룬 대부분의 공간에서 이 기술의 협업 잠재력과 인간의 노력을 증대할 수 있는 능력이 입증되었습니다.

그래서, 이것에 대한 당신의 견해는 무엇입니까? 이미 인프라에 AI를 수용했습니까? 그렇지 않다면 지금이 시범 운영을 시작하기에 좋은 시기입니다. 그리고 나머지 마케팅 워크플로를 자동화하는 동안 속도를 따라갈 수 있는 디자인 팀도 필요합니다. 확장을 선택할 때 비즈니스를 유지할 수 있는 디자인 제작 전략입니다. 예, 디자인 구독과 번거로움 없이 비즈니스를 확장할 수 있는 기능에 대해 이야기하고 있습니다.

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